과정 계획: JavaScript 및 Node.js를 사용한 AI 기반 전자상거래 개발 [초안]

[계획 초안이며, 실제로 강좌를 제작하면서 제목이 변경될 수 있습니다.]

과정 개요

목표:

이미지 기반 제품 검색, LLM 기반 고객 지원, 지식 검색, 지능형 추천 및 다국어 기능에 중점을 두고 AI로 강화된 전자 상거래 플랫폼을 만들기 위한 실용적인 기술을 개발합니다.

구조:

실습 프로젝트와 이론적 통찰력을 갖춘 9개의 모듈이 종합적인 최종 프로젝트로 마무리됩니다.

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강좌

모듈 1: 환경 설정 및 기초

• 도구 및 설정
  • Node.js 설치, 프로젝트 초기화, 필수 패키지
  • JavaScript 기반 LLM 도구 설정
  • Git 저장소 초기화
• 기본
  • 환경격리
  • 버전 관리 모범 사례

모듈 2: 이미지 기반 상품 검색 및 캡션

• 이미지 캡션 파이프라인
  • 이미지 캡션 모델 통합
  • 이미지 캡션 생성 및 저장
• 벡터 데이터베이스 관리
  • 캡션을 임베딩으로 변환
  • 유사성 검색 저장 및 수행
• 엔드 투 엔드 시각적 검색
  • 이미지 업로드, 캡션 생성 및 검색 통합

모듈 3: 기본 프롬프트 엔지니어링 및 대화 기초

• 신속한 엔지니어링
  • 다양한 프롬프트 유형을 디자인하고 실험해보세요
• 대화형 API
  • 대화 처리 및 저장을 위한 API 개발

모듈 4: 고급 고객 지원 봇

• WooCommerce 통합
  • 주문 및 재고 관리를 위해 WooCommerce API에 연결
• RAG와 함께하는 반품 및 환불 Q&A
  • 지식베이스 구축 및 검색증강생성 구현
• 감정 분석 및 에스컬레이션
  • 감정 감지 및 에스컬레이션 프로토콜 구현

모듈 5: 지능형 제품 추천

• 유사/대체제품
  • 유사 항목 삽입 및 검색
• 맞춤형 상향 판매 및 교차 판매
  • 사용자 기록을 기반으로 맞춤 추천 생성
• 동적 번들 및 프로모션
  • 동적 제품 번들 생성 및 제안

모듈 6: RAG 기반 기술 자료(심층 분석)

• 종합 문서
  • 벡터 데이터베이스에 제품 문서 및 FAQ 삽입
• 사람다운 설명
  • 자세한 응답을 위해 검색과 LLM 생성을 결합

모듈 7: 고객 피드백 및 통찰력

• 피드백 수집 및 감성 분석
  • 사용자 피드백 수집 및 분석
• 피드백 취합 및 요약
  • 수집된 피드백을 통해 핵심 통찰력을 요약

모듈 8: 대화형 쇼핑 및 다국어 지원

• 채팅 우선 쇼핑 흐름
  • 채팅 인터페이스에 검색 기능 통합
• 다국어 및 현지화
  • 언어 감지 및 현지화된 콘텐츠 전달 구현

모듈 9: 최종 프로젝트 통합

• 시스템 통합
  • 모든 기능을 통합 가상 비서로 결합
• 실증 및 향후 방향
  • 최종 프로젝트 발표 및 잠재적인 개선 사항 탐색

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강의 내용

• 전제 조건: JavaScript 및 Node.js에 대한 기본 지식, 웹 개발 개념. 소프트웨어 엔지니어를 위한 기계 학습 기초: 포괄적인 이론 우선 접근 방식 무료 과정을 이수해야 합니다.

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위 내용은 과정 계획: JavaScript 및 Node.js를 사용한 AI 기반 전자상거래 개발 [초안]의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!